numpy 배열 접합 방법에 대한 실용 가이드
실용 가이드: numpy 배열 접합 방법을 유연하게 사용하는 방법
소개:
데이터 분석 및 과학적 계산 과정에서 데이터의 결합 및 통합을 달성하기 위해 배열을 접합해야 하는 경우가 종종 있습니다. Numpy는 Python의 중요한 과학 컴퓨팅 라이브러리로, 다양한 배열 접합 방법을 포함하여 풍부한 배열 작업 기능을 제공합니다. 이 기사에서는 일반적으로 사용되는 몇 가지 Numpy 배열 접합 방법을 소개하고 독자가 사용 기술을 익히는 데 도움이 되는 특정 코드 예제를 제공합니다.
1. vstack 및 hstack
vstack 방식은 두 개의 배열을 수직 방향으로, 즉 행 방향으로 연결하는 데 사용됩니다. hstack 메소드는 두 개의 배열을 가로 방향으로, 즉 열 방향으로 연결하는 데 사용됩니다.
코드 예:
np로 numpy 가져오기
접합할 두 개의 배열 만들기
array1 = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
array2 = np.array([[7, 8 , 9],
[10, 11, 12]])
수직 접합에는 vstack을 사용하세요
result_vstack = np.vstack((array1, array2))
print("수직 접합 결과:", result_vstack)
수평 접합에는 hstack을 사용하세요
result_hstack = np . hstack((array1, array2))
print("가로 스티칭 결과: ", result_hstack)
출력 예:
세로 스티칭 결과:
[[ 1 2 3]
[ 4 5 6]
[ 7 8 9]
[10 11 12]]
수평 접합 결과:
[[ 1 2 3 7 8 9]
[ 4 5 6 10 11 12]]
2. 연결 기능
연결 기능은 축 매개변수를 지정하여 구현할 수 있습니다. . 서로 다른 방향의 접합 작업의 경우 공통 매개변수는 0과 1이며 이는 각각 수직 및 수평 방향의 접합을 나타냅니다.
코드 예:
np로 numpy 가져오기
접속할 두 개의 배열 만들기
array1 = np .array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
array2 = np.array([[7, 8, 9],
[10, 11, 12]])
접합을 위해 연결 함수 사용
result_vertical = np.concatenate((array1, array2), axis=0) # 세로 방향으로 연결
result_horizontal = np.concatenate((array1, array2), axis=1) # 가로 방향으로 연결
print("세로 연결 결과:", result_vertical)
print("가로 스티칭 결과: ", result_horizontal)
출력 예:
세로 스티칭 결과:
[[ 1 2 3]
[ 4 5 6]
[ 7 8 9]
[10 11 12]]
가로 접합 결과:
[[ 1 2 3 7 8 9]
[ 4 5 6 10 11 12]]
3. 스택 함수 확장
Numpy는 위의 접합 방법 외에도 새로운 차원을 삽입할 수 있는 스택 함수도 제공합니다. 지정된 위치에서 접합 작업을 수행합니다. 스택 함수의 구체적인 사용법은 다음과 같습니다.
코드 예:
np로 numpy 가져오기
접합할 두 개의 배열 만들기
array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np. array([ 4, 5, 6])
스플라이싱에 스택 사용
result_vertical = np.stack((array1, array2), axis=0) # 새로운 차원의 스플라이싱
result_horizontal = np.stack((array1, array2 ), axis =1) # 새로운 차원의 접합
print("새로운 차원의 접합 결과:", result_vertical)
print("새로운 차원의 접합 결과:", result_horizontal)
출력 예:
새로운 차원의 접합 결과:
[[1 2 3]
[4 5 6]]
새로운 차원의 접합 결과:
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]
결론:
이 글에서는 Commonly를 소개합니다. Numpy에서 사용되는 배열 접합 방법에는 vstack, hstack, concatenate 및 stack이 포함됩니다. 실제 코드 예제를 통해 독자는 이러한 배열 접합 방법을 유연하게 사용하여 데이터를 결합하고 통합할 수 있습니다. 실제 데이터 분석과 과학적 계산에서 이러한 접합 방법을 합리적으로 사용하면 코드의 효율성과 단순성을 향상하고 작업의 편의성을 높일 수 있습니다.
위 내용은 numpy 배열 접합 방법에 대한 실용 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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